AutoGen Studio를 활용한 다중 에이전트 워크플로우 설계 교육 과정

AutoGen은 Microsoft에서 개발한 오픈소스 프레임워크로, LLM, 도구, 메모리 및 사용자 상호작용 기능을 활용하여 다중 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)으로, AutoGen의 Python 기반 API와 함수 호출 기능, 모듈식 도구 체인을 활용해 완전히 커스터마이징된 에이전트를 설계하고 배포하려는 숙련 개발자 및 아키텍트를 대상으로 합니다.

강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 역할별 로직과 도구 라우팅 기능을 포함한 맞춤형 에이전트 개발
• 고급 함수 호출 및 컨텍스트 전환 기법을 활용한 동적 워크플로우 구축
• 에이전트 팀 내에서 메모리 모듈 및 계획 수립 프레임워크의 구현
• 다중 에이전트 환경에서 발생하는 오류 처리 및 적응형 재시도 메커니즘 구현

강좌 형식

• 상호작용 중심의 강의와 토론 진행
• 다양한 실습 연습 및 연습문제 제공
• 실시간 실험 환경에서 직접 코드 구현해보기

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 특정 요구사항을 반영한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 연락 주시면 협의해드립니다.

엔터프라이즈 AI 자동화를 위한 AutoGen은 AutoGen 프레임워크를 활용해 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 지능형 에이전트 시스템을 구축하는 실무 중심의 교육 과정입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AutoGen 프레임워크를 이용해 엔터프라이즈 플랫폼 및 프로세스 전반에 다중 에이전트 아키텍처를 적용하고자 하는 중급 이상 수준의 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AutoGen 및 LLM 기반 에이전트를 활용해 엔터프라이즈 워크플로우를 설계하고 자동화할 수 있습니다.
• 고급 오케스트레이션 및 컨텍스트 처리를 위해 AutoGen과 LangChain을 통합할 수 있습니다.
• RAG 파이프라인을 구축하고 기업 내 데이터를 연결하여 맥락에 기반한 자동화가 가능합니다.
• Slack, Jira, SharePoint와 같은 엔터프라이즈 플랫폼과 에이전트 간의 연동도 가능합니다.
• 실제 운영 환경에서 AutoGen 배포를 확장하고 모니터링할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 실습 문제와 연습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 구현해보는 체험식 학습

교육 커스터마이징 옵션

• 본 교육 과정에 대한 맞춤형 설계가 필요하신 경우, 문의해주시면 기꺼이 지원해드리겠습니다.

‘AutoGen을 활용한 LLM 에이전트 시스템 구축’은 Microsoft의 AutoGen 프레임워크를 사용해 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 멀티에이전트 시스템을 개발하는 실무 중심 과정입니다.

강사가 직접 진행하는 이 온라인 또는 오프라인 교육은 Python과 LLM을 활용하여 멀티에이전트 시스템을 설계 및 구현하고자 하는 중급 수준의 AI/자동화 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 마친 후에는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AutoGen 프레임워크를 이용해 멀티에이전트 아키텍처 설계하기
• 에이전트의 역할, 기능 및 상호작용 방식 정의하기
• 함수 호출과 메모리 관리 기법을 활용하여 에이전트 간 상호작용 구현하기
• 실제 사용 사례를 위한 Python 기반 LLM 에이전트 워크플로우 구축 및 테스트하기

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제 및 실습 활동 제공
• 실제 환경에서 직접 구현해보는 체험 기회

맞춤형 교육 요청 방법

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하시면 저희에게 연락하여 협의해주십시오.

개발자, 데이터 과학자 및 AI에 관심 있는 분들을 위해 마련된 이 1일 워크숍에서는 AutoGen v0.4를 활용해 에이전틱 AI 시스템의 역량을 이해하고 활용하는 방법을 배우게 됩니다.

실습 위주의 연습문제와 실제 데모를 통해 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs) 기반의 멀티 에이전트 애플리케이션을 구축하고 관리하며 배포하는 방법도 익힐 수 있습니다.

강좌가 끝날 때쯤에는 AutoGen의 계층적 아키텍처에 대한 확실한 이해를 갖추게 되며, 에이전트 간 비동기 통신을 마스터하고 실제 환경에서 활용 가능한 LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 모범 사례와 최선의 방법론도 탐색하게 됩니다.